人体检测方法研究与实现文献综述

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1、文献综述人体检测方法研究与实现一、前言部分人体的检测和实现是计算机视觉研究的主要问题之一，它融合了图像处理、模式识别、自动控制、人工智能及计算机等许多领域的先进技术，在无人机视觉导航、视频监控、医疗诊断、智能交通等方面都广泛的应用。人体目标的检测的目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理是非常重要的。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰。在此，只研究在背景静止状况下的人的运动[1]。所谓跟踪，就是对图像序列中的运动物体，通过提取它的某些特征，并且

2、把这些特征从一幅图像到另一幅图像匹配起来，这个过程叫作跟踪。运动跟踪主要通过建立目标链来实现，目的是获得运动物体的运动轨迹。如果把所有的这些图像重叠起来，就可以得到这个运动物体的运动轨迹，所以运动物体的跟踪也可以看作是对运动物体的运动状态进行估计。二、主题部分人体检测系统的分析研究具有广泛的应用前景，Gavrila总结了它的一些主要应用领域，下面对其典型应用做出进一步的介绍。运动人体检测、识别、和跟踪技术是人体运动分析的重要内容，也是计算机视觉研究的重要领域之一。它在智能监控、虚拟实现、人机交互、辅助临床医学诊断等领域均具有广阔的运

3、用前景和经济价值。近年来，随着中国城市化建设不断深入，大型城市（如上海、北京、广州）的人口呈爆炸式增长，随之而来的交通压力也日益增大，矛盾日益突出。本文主要是针对城市交通环境下如何保障行人交通顺畅和出行安全等问题，研究了摄像机静止情况下基于单目视觉的运动人体检测、识别和跟踪方法，详细介绍了从复杂场景中分析行人运动的算法研究和编程实现的过程。智能系统的需求主要来自那些安全要求敏感的场合，如银行、酒店、停车场等，目前监控摄像机在商业应用中已经普遍存在，但是并没有充分发挥其实际主动的监督作用，因为它们通常是将摄像机的输出结果记录下来，当异

4、常情况（如停车场中的车辆被盗）发生后，保安人员才能通过记录的结果观察发生的事实，但往往为时已晚。而我们需要的监控系统能够每天连续24小时的实时监视，并自动分析摄像机捕捉到的图像数据，当盗窃发生或发现到具有异常的行为可疑的人时，系统能向保卫人员准确几十地发出警报，从而避免犯罪的发生，同时也减少了雇佣大批监视人员所需要的人力、物力和财力的投入。现在，在很多场合我们都可以看到一些用于监控的摄像头。如银行，超市，商场，居民社区，停车场，教室，高速公路等，可以说监控的应用无处不在。但目前大部分的监控是由相关人员通过监视器进行人工监控，这样由于

5、监控的区域过大或监控时间过长使人产生疲劳，造成一些区域的漏检，没有对一些异常情况做出及时的反应，失去了监控的作用。因此，人体检测技术的应用，可以使通常被动的监控成为智能的主动的监控。当一些人员出现在场景中，我们的监控设备就会自动检测出人体，通知监控人员。这样一方面可以减轻监控人员的工作，减少一些人力，物力和财力的投入。另一方面可以提高家弄的准确度，可以及时对异常情况进行报警，减少不必要的损失。同时，人体监测还可以对交通管理，地铁，及其他公共场所的人流信息进行分析和计算。运动检测是一项相当困难的工作，下面归纳出目前几种常用的方法【2】

6、：1。背景减除。背景减除方法是目前运动分割中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域的一种技术，它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。最简单的背景模型是时间平均图像，大部分研究人员目前都致力于开发不同的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动分割的影响。2。时间差分。时间差分方法是在连续的图像序列中两个或者三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阀值化来提取图像中的运动区域。3。流光。基于流光的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特征，如Meyer等通过计算

7、位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法，从而有效的提取和跟踪运动的目标。该算法的优点是在摄像机运动存在的前提下也能检测出独立的运动目标。然而，大多数的光流计算方法相当复杂，且抗噪性能差，如果没有特别的硬件装置则不能被应用于全帧视频流的实时处理[2]。在摄像机静止的情况下，本文首先采用DirectShow技术读取视频流，并对场景进行初始化，利用初始不含前景的连续N帧图像构造初始的背景模型，然后根据一定的刷新速度更新背景模型，使它能够适应缓慢的光照变化。当有运动目标出现时系统立即用背景差分法进行检测，如果差值象素面积大于阈值说明是前景

8、（否则重新检测）可检测到运动区域的大小和形心坐标（x,y）,在一定的时间间隔t（t<<1s）后，再次利用背景差分法检测运动区域，如果差值象素面积小于阈值，说明运动物体刚进入就消失了，这可能是光线的剧变或强烈的干扰，跟踪结束，等待目标进